聚焦網路爬蟲有哪些

① 請問什麼是網路爬蟲啊是干什麼的呢

網路爬蟲（抄Web crawler）是一種按照襲一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。

網路爬蟲被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。

(1)聚焦網路爬蟲有哪些擴展閱讀：

許多網站針對爬蟲都設置了反爬蟲機制。常見的有：

1、登陸限制：通過模擬登陸可以解決

2、用戶代理檢測：通過設置User-Agent header

3、Referer檢測：通過設置Referer header

4、訪問頻率限制：如果是針對同一賬號的頻率限制，則可以使用多個賬號輪流發請求；如果針對IP，可通過IP代理；還可以為相鄰的兩個請求設置合適的時間間隔來，減小請求頻率，從而避免被服務端認定為爬蟲。

② python裡面的爬蟲是什麼

世界上80%的爬蟲是基於Python開發的，學好爬蟲技能，可為後續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
什麼是爬蟲？
網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。
其實通俗的講就是通過程序去獲取web頁面上自己想要的數據，也就是自動抓取數據
爬蟲可以做什麼？
你可以用爬蟲爬圖片，爬取視頻等等你想要爬取的數據，只要你能通過瀏覽器訪問的數據都可以通過爬蟲獲取。

③ 請問什麼是網路爬蟲啊是干什麼的呢

網路爬蟲（ crawler）也叫網路蜘蛛（Web spider）、螞蟻（ant）、自動檢索工具（automatic indexer），或者（在FOAF軟體概念中）網路疾走（WEB scutter），是一種「自動化瀏覽網路」的程序，或者說是一種網路機器人。

用途:它們被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。它們可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以供搜索引擎做進一步處理（分檢整理下載的頁面），而使得用戶能更快的檢索到他們需要的信息。

④ 網路爬蟲主要能幹啥

網路爬蟲是一種互聯網機器人，它通過爬取互聯網上網站的內容來工作。它是用計算機語言編寫的程序或腳本，用於自動從Internet上獲取任何信息或數據。機器人掃描並抓取每個所需頁面上的某些信息，直到處理完所有能正常打開的頁面。

網路爬蟲大致有4種類型的結構：通用網路爬蟲、聚焦網路爬蟲、增量式網路爬蟲、深層網路爬蟲 。

1、通用Web爬蟲

通用網路爬蟲所爬取的目標數據是巨大的，並且爬行的范圍也是非常大的，正是由於其爬取的數據是海量數據，故而對於這類爬蟲來說，其爬取的性能要求是非常高的。這種網路爬蟲主要應用於大型搜索引擎中，有非常高的應用價值。 或者應用於大型數據提供商。

2、聚焦網路爬蟲

聚焦網路爬蟲是按照預先定義好的主題有選擇地進行網頁爬取的一種爬蟲，聚焦網路爬蟲不像通用網路爬蟲一樣將目標資源定位在全互聯網中，而是將爬取的目標網頁定位在與主題相關的頁面中，此時，可以大大節省爬蟲爬取時所需的帶寬資源和伺服器資源。聚焦網路爬蟲主要應用在對特定信息的爬取中，主要為某一類特定的人群提供服務。

3、增量Web爬蟲

增量式網路爬蟲，在爬取網頁的時候，只爬取內容發生變化的網頁或者新產生的網頁，對於未發生內容變化的網頁，則不會爬取。增量式網路爬蟲在一定程度上能夠保證所爬取的頁面，盡可能是新頁面。

4、深層網路爬蟲

在互聯網中，網頁按存在方式分類，可以分為表層頁面和深層頁面。所謂的表層頁面，指的是不需要提交表單，使用靜態的鏈接就能夠到達的靜態頁面；而深層頁面則隱藏在表單後面，不能通過靜態鏈接直接獲取，是需要提交一定的關鍵詞之後才能夠獲取得到的頁面。在互聯網中，深層頁面的數量往往比表層頁面的數量要多很多，故而，我們需要想辦法爬取深層頁面。

網路爬蟲可以做什麼？

由於互聯網和物聯網的蓬勃發展，人與網路之間的互動正在發生。每次我們在互聯網上搜索時，網路爬蟲都會幫助我們獲取所需的信息。此外，當需要從Web訪問大量非結構化數據時，我們可以使用Web爬網程序來抓取數據。

1、Web爬蟲作為搜索引擎的重要組成部分

使用聚焦網路爬蟲實現任何門戶網站上的搜索引擎或搜索功能。它有助於搜索引擎找到與搜索主題具有最高相關性的網頁。

對於搜索引擎，網路爬蟲有幫助，為用戶提供相關且有效的內容， 創建所有訪問頁面的快照以供後續處理。

2、建立數據集

網路爬蟲的另一個好用途是建立數據集以用於研究，業務和其他目的。

· 了解和分析網民對公司或組織的行為

· 收集營銷信息，並在短期內更好地做出營銷決策。

· 從互聯網收集信息並分析它們進行學術研究。

· 收集數據，分析一個行業的長期發展趨勢。

· 監控競爭對手的實時變化

⑤ 一個網站除了百度以外爬蟲其爬蟲是那哪些呀

網路爬蟲按照系統結構和實現技術，大致可以分為以下幾種類型：通用網路爬
蟲（General Purpose Web Crawler）、聚焦網路爬蟲（Focused Web
Crawler）、增量式網路爬蟲（Incremental Web Crawler）、深層網路爬蟲（Deep Web Crawler）。
實際的網路爬蟲系統通常是幾種爬蟲技術相結合實現的[1]
。

通用網路爬蟲

通用網路爬蟲又稱全網爬蟲（Scalable Web
Crawler），爬行對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web，主要為門戶站點搜索引擎和大型 Web 服務提供商採集數據。
由於商業原因，它們的技術細節很少公布出來。
這類網路爬蟲的爬行范圍和數量巨大，對於爬行速度和存儲空間要求較高，對於爬行頁面的順序要求相對較低，同時由於待刷新的頁面太多，通常採用並行工作方
式，但需要較長時間才能刷新一次頁面。 雖然存在一定缺陷，通用網路爬蟲適用於為搜索引擎搜索廣泛的主題，有較強的應用價值[1]
。

通用網路爬蟲的結構大致可以分為頁面爬行模塊 、頁面分析模塊、鏈接過濾模塊、頁面資料庫、URL 隊列、初始 URL 集合幾個部分。為提高工作效率，通用網路爬蟲會採取一定的爬行策略。 常用的爬行策略有：深度優先策略、廣度優先策略[1]
。

1)
深度優先策略：其基本方法是按照深度由低到高的順序，依次訪問下一級網頁鏈接，直到不能再深入為止。
爬蟲在完成一個爬行分支後返回到上一鏈接節點進一步搜索其它鏈接。 當所有鏈接遍歷完後，爬行任務結束。 這種策略比較適合垂直搜索或站內搜索，
但爬行頁面內容層次較深的站點時會造成資源的巨大浪費[1]
。

2)
廣度優先策略：此策略按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁面，處於較淺目錄層次的頁面首先被爬行。
當同一層次中的頁面爬行完畢後，爬蟲再深入下一層繼續爬行。
這種策略能夠有效控制頁面的爬行深度，避免遇到一個無窮深層分支時無法結束爬行的問題，實現方便，無需存儲大量中間節點，不足之處在於需較長時間才能爬行
到目錄層次較深的頁面[1]
。

聚焦網路爬蟲

聚焦網路爬蟲（Focused
Crawler），又稱主題網路爬蟲（Topical Crawler），是指選擇性地爬行那些與預先定義好的主題相關頁面的網路爬蟲[8]。
和通用網路爬蟲相比，聚焦爬蟲只需要爬行與主題相關的頁面，極大地節省了硬體和網路資源，保存的頁面也由於數量少而更新快，還可以很好地滿足一些特定人群
對特定領域信息的需求[1]
。

聚焦網路爬蟲和通用網路爬蟲相比，增加了鏈接評價模塊以及內容評價模塊。聚焦爬蟲爬行策略實現的關鍵是評價頁面內容和鏈接的重要性，不同的方法計算出的重要性不同，由此導致鏈接的訪問順序也不同[1]
。

1)
基於內容評價的爬行策略：DeBra將文本相似度的計算方法引入到網路爬蟲中，提出了 Fish Search
演算法，它將用戶輸入的查詢詞作為主題，包含查詢詞的頁面被視為與主題相關，其局限性在於無法評價頁面與主題相關 度 的 高 低 。
Herseovic對 Fish Search 算 法 進 行 了 改 進 ，提 出 了 Sharksearch
演算法，利用空間向量模型計算頁面與主題的相關度大小[1]
。

2) 基於鏈接結構評價的爬行策略 ：Web
頁面作為一種半結構化文檔，包含很多結構信息，可用來評價鏈接重要性。 PageRank
演算法最初用於搜索引擎信息檢索中對查詢結果進行排序，也可用於評價鏈接重要性，具體做法就是每次選擇 PageRank 值較大頁面中的鏈接來訪問。
另一個利用 Web結構評價鏈接價值的方法是 HITS 方法，它通過計算每個已訪問頁面的 Authority 權重和 Hub
權重，並以此決定鏈接的訪問順序[1]
。

3) 基於增強學習的爬行策略：Rennie 和 McCallum 將增強學習引入聚焦爬蟲，利用貝葉斯分類器，根據整個網頁文本和鏈接文本對超鏈接進行分類，為每個鏈接計算出重要性，從而決定鏈接的訪問順序[1]
。

4) 基於語境圖的爬行策略：Diligenti
等人提出了一種通過建立語境圖（Context Graphs）學習網頁之間的相關度，訓練一個機器學習系統，通過該系統可計算當前頁面到相關 Web
頁面的距離，距離越近的頁面中的鏈接優先訪問。印度理工大學（IIT）和 IBM 研究中心的研究人員開發了一個典型的聚焦網路爬蟲。
該爬蟲對主題的定義既不是採用關鍵詞也不是加權矢量，而是一組具有相同主題的網頁。
它包含兩個重要模塊：一個是分類器，用來計算所爬行的頁面與主題的相關度，確定是否與主題相關；另一個是凈化器，用來識別通過較少鏈接連接到大量相關頁面
的中心頁面[1]
。

增量式網路爬蟲

增量式網路爬蟲（Incremental Web Crawler）是 指
對 已 下 載 網 頁 采 取 增 量式更新和只爬行新產生的或者已經發生變化網頁的爬蟲，它能夠在一定程度上保證所爬行的頁面是盡可能新的頁面。
和周期性爬行和刷新頁面的網路爬蟲相比，增量式爬蟲只會在需要的時候爬行新產生或發生更新的頁面
，並不重新下載沒有發生變化的頁面，可有效減少數據下載量，及時更新已爬行的網頁，減小時間和空間上的耗費，但是增加了爬行演算法的復雜度和實現難度。增量
式網路爬蟲的體系結構[包含爬行模塊、排序模塊、更新模塊、本地頁面集、待爬行 URL 集以及本地頁面URL 集[1]
。

增量式爬蟲有兩個目標：保持本地頁面集中存儲的頁面為最新頁面和提高本地
頁面集中頁面的質量。 為實現第一個目標，增量式爬蟲需要通過重新訪問網頁來更新本地頁面集中頁面內容，常用的方法有：1)
統一更新法：爬蟲以相同的頻率訪問所有網頁，不考慮網頁的改變頻率；2) 個體更新法：爬蟲根據個體網頁的改變頻率來重新訪問各頁面；3)
基於分類的更新法：爬蟲根據網頁改變頻率將其分為更新較快網頁子集和更新較慢網頁子集兩類，然後以不同的頻率訪問這兩類網頁[1]
。

為實現第二個目標，增量式爬蟲需要對網頁的重要性排序，常用的策略有：廣
度優先策略、PageRank 優先策略等。IBM 開發的
WebFountain是一個功能強大的增量式網路爬蟲，它採用一個優化模型控制爬行過程，並沒有對頁面變化過程做任何統計假設，而是採用一種自適應的方
法根據先前爬行周期里爬行結果和網頁實際變化速度對頁面更新頻率進行調整。北京大學的天網增量爬行系統旨在爬行國內
Web，將網頁分為變化網頁和新網頁兩類，分別採用不同爬行策略。
為緩解對大量網頁變化歷史維護導致的性能瓶頸，它根據網頁變化時間局部性規律，在短時期內直接爬行多次變化的網頁
，為盡快獲取新網頁，它利用索引型網頁跟蹤新出現網頁[1]
。

Deep Web 爬蟲

Web 頁面按存在方式可以分為表層網頁（Surface
Web）和深層網頁（Deep Web，也稱 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。
表層網頁是指傳統搜索引擎可以索引的頁面，以超鏈接可以到達的靜態網頁為主構成的 Web 頁面。Deep Web
是那些大部分內容不能通過靜態鏈接獲取的、隱藏在搜索表單後的，只有用戶提交一些關鍵詞才能獲得的 Web
頁面。例如那些用戶注冊後內容才可見的網頁就屬於 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web
中可訪問信息容量是 Surface Web 的幾百倍，是互聯網上最大、發展最快的新型信息資源[1]
。

Deep Web 爬蟲體系結構包含六個基本功能模塊
（爬行控制器、解析器、表單分析器、表單處理器、響應分析器、LVS 控制器）和兩個爬蟲內部數據結構（URL 列表、LVS 表）。 其中
LVS（Label Value Set）表示標簽/數值集合，用來表示填充表單的數據源[1]
。

Deep Web 爬蟲爬行過程中最重要部分就是表單填寫，包含兩種類型：

1)
基於領域知識的表單填寫：此方法一般會維持一個本體庫，通過語義分析來選取合適的關鍵詞填寫表單。 Yiyao Lu[25]等人提出一種獲取 Form
表單信息的多註解方法，將數據表單按語義分配到各個組中
，對每組從多方面註解，結合各種註解結果來預測一個最終的註解標簽；鄭冬冬等人利用一個預定義的領域本體知識庫來識別 Deep Web 頁面內容，
同時利用一些來自 Web 站點導航模式來識別自動填寫表單時所需進行的路徑導航[1]
。

2) 基於網頁結構分析的表單填寫：
此方法一般無領域知識或僅有有限的領域知識，將網頁表單表示成 DOM 樹，從中提取表單各欄位值。 Desouky 等人提出一種 LEHW
方法，該方法將 HTML 網頁表示為DOM 樹形式，將表單區分為單屬性表單和多屬性表單，分別進行處理；孫彬等人提出一種基於 XQuery
的搜索系統，它能夠模擬表單和特殊頁面標記切換，把網頁關鍵字切換信息描述為三元組單元，按照一定規則排除無效表單，將 Web 文檔構造成 DOM
樹，利用 XQuery 將文字屬性映射到表單欄位[1]
。

Raghavan 等人提出的 HIWE 系統中，爬行管理器負責管理整個爬行過程，分析下載的頁面，將包含表單的頁面提交表單處理器處理，表單處理器先從頁面中提取表單，從預先准備好的數據集中選擇數據自動填充並提交表單，由爬行控制器下載相應的結果頁面[1]
。

⑥ 網路爬蟲是什麼

網路爬蟲又稱網路蜘蛛、網路機器人，它是一種按照一定的規則自動瀏覽、檢索網頁信息的程序或者腳本。網路爬蟲能夠自動請求網頁，並將所需要的數據抓取下來。通過對抓取的數據進行處理，從而提取出有價值的信息。

我們所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的網路爬蟲，比如網路、搜狗、360瀏覽器、谷歌搜索等等。每個搜索引擎都擁有自己的爬蟲程序，比如360瀏覽器的爬蟲稱作360Spider，搜狗的爬蟲叫做Sogouspider。

網路搜索引擎，其實可以更形象地稱之為網路蜘蛛（Baispider），它每天會在海量的互聯網信息中爬取優質的信息，並進行收錄。當用戶通過網路檢索關鍵詞時，網路首先會對用戶輸入的關鍵詞進行分析，然後從收錄的網頁中找出相關的網頁，並按照排名規則對網頁進行排序，最後將排序後的結果呈現給用戶。在這個過程中網路蜘蛛起到了非常想關鍵的作用。

網路的工程師們為「網路蜘蛛」編寫了相應的爬蟲演算法，通過應用這些演算法使得「網路蜘蛛」可以實現相應搜索策略，比如篩除重復網頁、篩選優質網頁等等。應用不同的演算法，爬蟲的運行效率，以及爬取結果都會有所差異。

爬蟲可分為三大類：通用網路爬蟲、聚焦網路爬蟲、增量式網路爬蟲。

通用網路爬蟲：是搜索引擎的重要組成部分，上面已經進行了介紹，這里就不再贅述。通用網路爬蟲需要遵守robots協議，網站通過此協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不允許抓取。

robots協議：是一種「約定俗稱」的協議，並不具備法律效力，它體現了互聯網人的「契約精神」。行業從業者會自覺遵守該協議，因此它又被稱為「君子協議」。

聚焦網路爬蟲：是面向特定需求的一種網路爬蟲程序。它與通用爬蟲的區別在於，聚焦爬蟲在實施網頁抓取的時候會對網頁內容進行篩選和處理，盡量保證只抓取與需求相關的網頁信息。聚焦網路爬蟲極大地節省了硬體和網路資源，由於保存的頁面數量少所以更新速度很快，這也很好地滿足一些特定人群對特定領域信息的需求。

增量式網路爬蟲：是指對已下載網頁採取增量式更新，它是一種只爬取新產生的或者已經發生變化網頁的爬蟲程序，能夠在一定程度上保證所爬取的頁面是最新的頁面。

隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量信息的載體，如何有效地提取並利用這些信息成為一個巨大的挑戰，因此爬蟲應運而生，它不僅能夠被使用在搜索引擎領域，而且在大數據分析，以及商業領域都得到了大規模的應用。

1)數據分析

在數據分析領域，網路爬蟲通常是搜集海量數據的必備工具。對於數據分析師而言，要進行數據分析，首先要有數據源，而學習爬蟲，就可以獲取更多的數據源。在採集過程中，數據分析師可以按照自己目的去採集更有價值的數據，而過濾掉那些無效的數據。

2)商業領域

對於企業而言，及時地獲取市場動態、產品信息至關重要。企業可以通過第三方平台購買數據，比如貴陽大數據交易所、數據堂等，當然如果貴公司有一個爬蟲工程師的話，就可通過爬蟲的方式取得想要的信息。

爬蟲是一把雙刃劍，它給我們帶來便利的同時，也給網路安全帶來了隱患。有些不法分子利用爬蟲在網路上非法搜集網民信息，或者利用爬蟲惡意攻擊他人網站，從而導致網站癱瘓的嚴重後果。關於爬蟲的如何合法使用，推薦閱讀《中華人民共和國網路安全法》。

為了限制爬蟲帶來的危險，大多數網站都有良好的反爬措施，並通過robots.txt協議做了進一步說明，下面是淘寶網robots.txt的內容：

從協議內容可以看出，淘寶網對不能被抓取的頁面做了規定。因此大家在使用爬蟲的時候，要自覺遵守robots協議，不要非法獲取他人信息，或者做一些危害他人網站的事情。

首先您應該明確，不止Python這一種語言可以做爬蟲，諸如PHP、Java、C/C++都可以用來寫爬蟲程序，但是相比較而言Python做爬蟲是最簡單的。下面對它們的優劣勢做簡單對比：

PHP：對多線程、非同步支持不是很好，並發處理能力較弱；Java也經常用來寫爬蟲程序，但是Java語言本身很笨重，代碼量很大，因此它對於初學者而言，入門的門檻較高；C/C++運行效率雖然很高，但是學習和開發成本高。寫一個小型的爬蟲程序就可能花費很長的時間。

而Python語言，其語法優美、代碼簡潔、開發效率高、支持多個爬蟲模塊，比如urllib、requests、Bs4等。Python的請求模塊和解析模塊豐富成熟，並且還提供了強大的Scrapy框架，讓編寫爬蟲程序變得更為簡單。因此使用Python編寫爬蟲程序是個非常不錯的選擇。

爬蟲程序與其他程序不同，它的的思維邏輯一般都是相似的，所以無需我們在邏輯方面花費大量的時間。下面對Python編寫爬蟲程序的流程做簡單地說明：

先由urllib模塊的request方法打開URL得到網頁HTML對象。

使用瀏覽器打開網頁源代碼分析網頁結構以及元素節點。

通過BeautifulSoup或則正則表達式提取數據。

存儲數據到本地磁碟或資料庫。

當然也不局限於上述一種流程。編寫爬蟲程序，需要您具備較好的Python編程功底，這樣在編寫的過程中您才會得心應手。爬蟲程序需要盡量偽裝成人訪問網站的樣子，而非機器訪問，否則就會被網站的反爬策略限制，甚至直接封殺IP，相關知識會在後續內容介紹。

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